Detecção adaptativa de anomalias em redes de computadores utilizando técnicas não supervisionadas

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: Galhardi, Vinícius Vassoler [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Detecção de anomalias em redes; Aprendizado não supervisionado; Análise de fluxo de dados; Network anomaly detection; Unsupervised learning; Data stream analysis
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/148746

Ataques às redes de computadores têm sido cada vez mais constantes e possuem grande capacidade destrutiva. Os sistemas de detecção de intrusão possuem um importante papel na detecção destas ameaças. Dentre estes sistemas, a detecção de anomalias tem sido uma área amplamente explorada devido à possibilidade de detectar ataques até então desconhecidos. Devido à complexidade para a geração de modelos que sejam capazes de descrever o comportamento padrão de um ambiente, técnicas de aprendizagem automática vêm sendo amplamente exploradas. Este trabalho aborda a detecção de ataques a redes de computadores utilizando uma combinação de técnicas de agrupamento. Desse modo, espera-se obter um sistema adaptativo, capaz de encontrar anomalias presentes na rede sem a necessidade de uma etapa de treinamento com dados rotulados. Dado que a taxa de falsos negativos é um dos maiores problemas encontrados na utilização de algoritmos não supervisionados, pretende-se alcançar uma melhora neste quesito através do uso combinado de diferentes técnicas.